As empresas têm percebido com frequência que investir em análise de dados e reforço de tecnologias que possam trabalhar as informações que possuem da melhor forma é um dos principais caminhos para atingir boa gestão e inteligência nos negócios.

E nesse contexto, contudo, outro termo vem ganhando bastante destaque. Trata-se do chamado Data Mining, que define algo que acontece no data warehouse. Mas fique tranquilo. Se você não entende nada do assunto, veja a seguir o que significa isso, e que impactos pode ter no negócio:

O que é Data Mining?

Em primeiro lugar, para entender o que essa expressão representa, você já pensou no que significa a palavra “mineração”? Em suma remete à ideia de “garimpar” ou “explorar” locais em busca de extração de algum recurso em específico. Da mesma forma podemos trazer o conceito para a área de tecnologia.

Data mining é uma expressão que, em sua tradução, faz referência ao termo “mineração de dados” que, em alusão ao processo que podemos imaginar de busca por algum recurso, representa uma forma de procurar, por meio dos dados, algo que possa ser importante e útil para a empresa em diferentes áreas.

Isso, em um viés, pode lembrar também o conceito de Business Intelligence, porém nesse caso, especificamente, temos a busca por padrões em bancos de dados como destaque para um trabalho que procura compreender pontos que estejam em comum entre eles ou descobrir, por meio disso, novos indicadores importantes para decisões e negócio.

A isso denomina-se também KDD ou “Descoberta de Conhecimento em Base de Dados” e pode ser uma forma de explorar mais a fundo, em busca de algo específico -nesse caso os padrões- que ainda não tenha sido analisado.

Enquanto BI analisa o todo, Data Mining é mais focado nessa parte e passa por etapas como exploração, instituição de modelos, armazenagem, validação e apresentação. Para essa finalidade podem ser usados diferentes softwares.

São programas, logo, baseados em aspectos estatísticos e capacitados a olhar todo o banco de dados à procura de padrões em meio às informações, a fim de entender suas causas e implicações.

Vantagens para as empresas

Com cada vez mais frequência as empresas percebem que unir tecnologias e “cruzar” diferentes dados ou tipos de inteligência é algo que pode ajudá-las a serem mais assertivas. Dentre as razões para isso, listamos algumas das principais:

1- Ampliar o autoconhecimento

Trabalhar com Data Mining ajuda a empresa a entender mais do que acontece com seus dados, tanto em ambiente interno quanto externo, permitindo que ela descubra pistas sobre características que são próprias de seu negócio.

 Situações que se repetem e que podem ou não representar uma oportunidade de melhoria -ou mesmo um ponto desfavorável- e de explorar mais algum fator positivo. Essa ampliação de autoconhecimento ajuda a agir de forma mais certeira de acordo com o que ela tem de melhor e com o que ainda precisa melhorar ou se prevenir.

2- Identificar e corrigir problemas

Outro fator importante do Data Mining é ter como encontrar falhas que poderiam passar despercebidas, mas estarem influenciando pontos importantes da rotina da empresa.

Identificando aquilo que não está normal, a empresa consegue melhorar seus processos no banco de dados e passar esse reflexo às áreas que o utilizam.

3- Melhorar a experiência do usuário

Por fim, quando utilizado dentro de limites legais e do bom senso em relação à análise de dados de terceiros, o conceito de Data Mining pode auxiliar as empresas a entenderem mais de seu relacionamento com os usuários e, assim, a adaptar serviços e produtos.

Há alguns exemplos de áreas em que isso pode ser mais observado. Entre os setores que podem usar, estão o de comércio, lojas, supermercados ou mesmo em áreas como engenharia e área da saúde.

Imagine o caso de uma loja. Para facilitar, vamos tomar como base o segmento de roupas: se a empresa conseguir identificar padrões nas compras de determinados itens de vestuário, pode descobrir como melhorar suas vitrines, layout de lojas ou exposição de produtos -mesclando roupas ou acessórios- nos próprios manequins.

Afinal, quais produtos as pessoas parecem comprar em conjunto? E de quais tipos, a depender da época em que se está? Se identificar que os usuários compram ela poderá compreender padrões nesse consumo e, logo, pensar em formas de melhorar essa experiência do consumidor no contato e procura, além de auxiliar em mais vendas.

A depender do tipo de negócio, o próprio fato de algum item estar mais próximo a outro pode ajudar o consumidor a não esquecer algum produto importante.

E mais: transpondo isso para a “realidade virtual”, no caso de empresas que tenham lojas virtuais, é possível unir IA e UX para transportar essa visão de otimização para o site e as páginas também, elaborando uma arquitetura de e-commerce que seja muito mais interessante para o usuário, de fácil navegabilidade e encontro de produtos, de modo que ele sinta que tem uma experiência tão bacana e facilitada quanto na loja física.

Com Machine Learning, ainda, o sistema pode agir de forma intuitiva para melhor atender às necessidades desse usuário e auxiliar, inclusive, na integração de canais de venda -como é o caso do cross channel.

E então, sua empresa já conhecia essa possibilidade ou aposta em Data Mining para melhorar seus processos? Fale com a Kyros e descubra mais ou solicite ajuda!

Postado por Kyros Tecnologia em 24 julho, 2019